sgdm是损失函数吗

根据提供的引用内容，sgdm不是损失函数，而是一种优化器。损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，而优化器用于计算更新的下降梯度，以便更新模型的参数以最小化损失函数。在深度学习中，常用的优化器包括SGD（随机梯度下降）、Adam、RMSprop等。sgdm可能是SGD的一种变体，但无法确定具体是什么优化器。如果您有关于sgdm的更多信息，请提供更多上下文，以便我能够更好地回答您的问题。＊＊＊

相关问题

MATLAB查看用了什么损失函数

在MATLAB中，你可以通过查看训练模型的代码来确定使用了哪种损失函数。通常，在训练模型的过程中，会使用损失函数来衡量预测值与实际值之间的差异。

如果你有训练模型的代码，可以查找与损失函数相关的部分。一些常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。

以下是一个使用均方误差作为损失函数的示例代码：

% 创建模型
model = createModel();

% 定义损失函数
lossFcn = 'mse';

% 配置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'LossFunction', lossFcn);

% 训练模型
trainedModel = trainModel(data, labels, model, options);

在上述示例中，`'mse'`参数指定了均方误差作为损失函数。你可以根据具体的代码查看损失函数的设置。

如何看matlab中trainingoptions函数的损失函数

在MATLAB中，可以通过trainingoptions函数的'LossFunction'参数来指定训练过程中使用的损失函数。例如，如果想使用交叉熵损失函数，则可以在调用trainingoptions函数时设置参数'LossFunction'为'crossentropy'，代码示例如下：

options = trainingOptions('sgdm','LossFunction','crossentropy');

如果想查看具体的损失函数实现代码，可以在MATLAB命令行窗口输入以下命令：

edit crossentropy

这将打开MATLAB的内置编辑器，并显示crossentropy函数的源代码。如果想查看其他损失函数的实现代码，只需将'crossentropy'替换为相应的损失函数名称即可。